Page 59 - 《爆炸与冲击》2026年第5期

第 46 卷 苏 浩，等： 单晶金属中微孔洞生长过程的深度学习预测方法 第 5 期

4 结 论

本文围绕金属中微孔洞的生长过程，构建了双椭球孔洞单晶铜原子模型，提出了一种基于背景网格
的数据集预处理方法，进而建立了一种基于 U-Net 和 Transformer 的深度神经网络模型，训练后的结果表
现出很好的精度。本文方法的优势包括：
(1) 从一个模型的分子动力学模拟结果可以生成多个数据样本用于深度神经网络的训练，显著降低
了生成数据集所需的计算资源；
(2) 数据集中的数据样本包含微孔洞生长过程的各个阶段，从而能够使深度神经网络对孔洞生长的
整个过程进行学习，方便进行数据增强；
(3) 本文网络能够准确预测单晶金属中微孔洞生长过程中的孔隙率、整体位错密度和 von Mises 应
力，并且能够在一定程度上避免虚假缺陷的发生。
综上，本文所提出的方法初步实现了对于金属材料中微孔洞生长的深度学习预测。接下来将面向
不同应变率、温度等参数，针对孔洞生长和聚合的全过程，构建具有更好泛化性的网络模型，并施加热力
学和晶体学等约束以保证网络预测结果更为真实准确。未来有望拓展用于实际金属在极端动态载荷下
的内部孔洞演化过程预测。

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